研究论文

用于内存峰值最小化的数据流图顺序调度

作者:

帕斯卡弗拉代,

亚历山大荣誉作者信息和声明

LCTES 2023：第24届ACM SIGPLAN/SIGBED嵌入式系统语言、编译器和工具国际会议记录

页76-86

https://doi.org/10.1145/3589610.3596280

出版:2023年6月13日出版历史

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摘要

许多计算系统受到其固定数量的共享内存的限制。使用任务或同步数据流（SDF）图对应用程序进行建模，可以分析和优化其内存峰值。本文研究的问题是这种图在按顺序调度时的内存峰值最小化问题。关于任务图，以前的工作主要集中在串行-并行有向非循环图（SP-DAG）子类上，并提出了寻找具有内存峰值的最优序列算法的技术。本文提出了任务图变换和一种优化的分枝定界算法，以解决更大类任务图上的问题。该方法还适用于将SDF图转换为任务图后的SDF图。然而，由于这种转换可能产生非常大的图，我们还提出了一种新的次优方法，类似于部分展开图，以减少问题的规模。我们根据经典基准评估我们的方法，在这些基准上，我们总是优于最先进的标准。

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索引术语

用于内存峰值最小化的数据流图顺序调度
1. 计算理论
  1. 计算模型
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2023年6月

147页

国际标准图书编号：9798400701740

内政部：10.1145/3589610

总主席：
伯恩哈德·艾格
韩国首尔国立大学
,
项目主席：
东洋·李
美国石溪大学

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